Per mantenere una forte competitività su scala globale, il Gruppo Prysmian ha intrapreso un percorso d’innovazione ambizioso, sempre più integrato con soluzioni e risorse di intelligenza artificiale.
Nel corso dell’ultimo anno, la multinazionale con origine e sede a Milano – specializzata in sistemi di connessione e reti di cavi per l’energia e le Tlc – ha completato lo sviluppo di “cinque iniziative prioritarie basate sull’AI”, come ha spiegato Maria Vittoria Giancola, head of AI and data factory di Prysmian, intervenendo al Forum sull’intelligenza artificiale organizzato da Comitato Leonardo e Assolombarda: “questo segna il passaggio cruciale dalla fase di sperimentazione a quella di implementazione su scala internazionale”.
Un processo che punta a massimizzare la produttività interna, mentre le tecnologie impiegate sono un mix sofisticato di machine learning, deep learning e intelligenza artificiale generativa, applicate direttamente nelle fabbriche e nelle aree di vendita, il cuore pulsante del business di Prysmian.
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L’intelligenza artificiale lavora in fabbrica: efficienza e velocità
Uno dei pilastri di questa strategia consiste nell’ottimizzare l’output delle linee produttive. Attraverso l’uso dell’AI, l’azienda è riuscita ad aumentare la velocità delle macchine mantenendo invariata la qualità del prodotto finale.
Si tratta di un risultato rilevante se si considera che, in passato, queste ottimizzazioni dipendevano esclusivamente dall’esperienza e dalla competenza manuale dei singoli ingegneri di impianto.
“Arrivare a simili livelli di efficienza con strumenti classici avrebbe richiesto tempi lunghissimi e sforzi considerevoli”, sottolinea la responsabile per AI e data factory di Prysmian: “l’introduzione di strumenti di simulazione basati sugli algoritmi ha permesso di accelerare il lavoro di anni in pochi mesi, a testimonianza di un impatto tangibile e profondo sulla capacità produttiva del Gruppo”.
I benefici dell’AI nel settore commerciale e nella supply chain
L’influenza e gli effetti dell’AI si estendono e si fanno sentire anche oltre i cancelli della fabbrica, arrivando nel settore delle vendite, in particolare nel pricing e nel forecasting dei volumi da mettere sul mercato.
Prysmian sta utilizzando algoritmi evoluti per suggerire ai responsabili commerciali il prezzo ottimale per ogni singola offerta. Questa non è una semplice analisi di marginalità, ma una simulazione complessa che tiene conto della probabilità di accettazione del cliente, basandosi sull’analisi storica dei dati di 15 anni di ordini.
Questo approccio permette alla multinazionale italiana di valutare con precisione la propria propensione al rischio e la capacità di aggiudicarsi una gara.
Allo stesso tempo, il demand forecasting fornisce strumenti preziosi non solo all’area vendite per la pianificazione, ma anche alla supply chain, ottimizzando l’approvvigionamento dei materiali e il piano di produzione generale.
Le nuove frontiere: Gen AI e Rag agentico
Sul fronte delle aree interne, Prysmian ha introdotto l’uso dell’intelligenza artificiale generativa per il knowledge management. Ha sviluppato una capacità evoluta di interrogazione dei documenti aziendali attraverso il linguaggio naturale.
Ma non si tratta di un semplice sistema di recupero informazioni (di tipo Rag, Retrieval augmented generation). L’architettura implementata è un Rag agentico, ovvero un sistema in grado di comprendere la domanda e decidere autonomamente su quale bacino di dati e informazioni attingere per fornire la risposta più accurata.
Espansione per il 2026 nell’area ricerca e sviluppo
Questa tecnologia, inizialmente testata su processi e procedure aziendali per permettere ai dipendenti di acquisire familiarità, è destinata a evoluzioni ancora più importanti. L’obiettivo per il 2026 è applicare l’AI generativa e agentica anche nell’area della ricerca e sviluppo (R&D).
Ciò permetterà agli ingegneri di valorizzare il grande patrimonio di conoscenza accumulato in anni di innovazione, rispondendo più rapidamente alle gare e progettando prodotti in modo più efficiente, riducendo allo stesso tempo i rischi di ‘allucinazione’ tecnologica.
Il fattore umano: change management e formazione
Un elemento distintivo della visione aziendale è l’approccio al change management.
Contrariamente alla prassi comune che lo vede come la fase finale dell’adozione tecnologica, in Prysmian il cambiamento viene considerato un elemento di progettazione fin dal primo giorno.
“Il passaggio da interfacce analitiche tradizionali a nuovi strumenti di AI deve essere graduale”, rimarca Giancola: “forzare un ingegnere, abituato a filtri e tabelle, davanti a una ‘pagina bianca’ di un chatbot potrebbe essere controproducente per l’efficienza immediata”.
Per questo, Prysmian promuove percorsi intermedi dove l’AI restituisce informazioni in modo analitico, mostrando gradualmente le potenzialità di sintesi e insight, prima di arrivare al vero e proprio prompt engineering.
Una politica di upskilling tassativa
Un altro punto critico è la gestione delle aspettative del top management. Le soluzioni di AI generativa, “essendo di natura non deterministica, richiedono tempi di validazione”, fa notare la manager, “che spesso contrastano con il ‘mantra’ delle 16 settimane per i ritorni immediati. Tenendo anche presente che una validazione affrettata o errata da parte dell’utente interno può mettere a rischio gli sviluppi futuri”.
Prysmian ha anche adottato una politica di formazione tassativa. L’azienda ha inserito negli obiettivi dei dipendenti l’obbligo di dedicare diverse ore specifiche all’upskilling, creando spazi chiamati ‘meeting free’ per permettere lo studio e l’approfondimento diffuso delle nuove tecnologie.
La visione a più lungo termine è precisa: tra due anni, l’utilizzo dell’AI sarà un requisito fondamentale in qualsiasi colloquio di lavoro, a ogni livello gerarchico, esattamente come lo è oggi la conoscenza della lingua inglese.
“Investire oggi nello sviluppo di questi talenti non è solo una necessità aziendale per aumentare la produttività”, osserva Giancola, “ma un vero e proprio investimento sul valore futuro delle persone nel mercato del lavoro globale”.
